La startup AI CVector raccoglie 5 milioni di dollari per il suo “sistema nervoso” industriale

La startup di intelligenza artificiale industriale CVector ha costruito un cervello e un sistema nervoso per la grande industria. Ora, i fondatori Richard Zhang e Tyler Ruggles hanno il compito di affrontare una sfida più grande: mostrare a clienti e investitori come questo livello software program basato sull’intelligenza artificiale si traduce in risparmi reali su scala industriale.

La startup con sede a New York ha avuto un certo successo dopo il spherical di finanziamento pre-seed lo scorso luglio. Il suo sistema ora funziona con clienti reali, tra cui servizi pubblici, impianti di produzione avanzati e produttori chimici. Ha fornito ai due esempi più concreti di quali problemi possono risolvere – e di denaro che possono risparmiare – per i loro grandi clienti del settore

“Uno degli aspetti principali a cui stiamo assistendo”, ha affermato, è che i clienti “non hanno davvero lo strumento per tradurre una piccola azione, come aprire e chiudere una valvola, [into] mi ha fatto risparmiare soldi?”

Come proprietario di una casa con le bollette da pagare, è un po’ snervante pensare che una valvola anonima possa fare una così grande differenza nei profitti di un’azienda e dei suoi clienti. Ma sono esempi come questo che hanno aiutato CVector a raggiungere un nuovo traguardo, poiché ora ha chiuso un spherical di seed da 5 milioni di dollari, hanno detto Zhang e Ruggles a TechCrunch.

Il finanziamento è stato guidato da Powerhouse Ventures e comprendeva un combine di enterprise e sostegno strategico, con la partecipazione di fondi in fase iniziale come Fusion Fund e Myriad Enterprise Companions, nonché del braccio di company enterprise di Hitachi.

Con la chiusura del spherical di finanziamento, CVector parla un po’ di più di alcuni dei suoi primi clienti e di quanto siano diversi.

“La gioia degli ultimi, diciamo, sei-otto mesi è andata al cuore industriale, a tutti questi posti che sono nel bel mezzo del nulla, ma hanno enormi impianti di produzione che si stanno reinventando o stanno davvero trasformando il modo in cui prendono le decisioni”, ha detto Zhang in un’intervista.

Uno di questi clienti è un’azienda di lavorazione dei metalli con sede nell’Iowa chiamata ATEK Metallic Applied sciences, che produce, tra le altre cose, fusioni in alluminio per motociclette Harley-Davidson. CVector sta aiutando a individuare potenziali problemi che potrebbero portare a tempi di inattività delle apparecchiature, monitorare l’efficienza energetica dell’intero impianto e tenere d’occhio i prezzi delle materie prime che influiscono sul costo delle materie prime.

“Questo è, per me, un ottimo esempio di manodopera davvero qualificata, e avranno bisogno di tutto l’aiuto possibile da noi, dal lato del software program, dal lato della tecnologia, per aiutare davvero quel gruppo di persone a trasformarsi, portare l’azienda al livello successivo in modo che possano continuare a crescere”, ha detto Zhang.

Trovare ottimizzazioni negli impianti più vecchi potrebbe sembrare il percorso più ovvio per un’azienda come CVector. Ma ha anche acquisito come clienti anche startup, tra cui Ammobia, una startup di scienza dei materiali con sede a San Francisco che sta lavorando per ridurre i costi di produzione dell’ammoniaca. Eppure il lavoro che CVector sta facendo per Ammobia è sorprendentemente simile a quello che sta facendo per ATEK, ha detto Zhang.

Anche CVector è in crescita. L’azienda conta fino a 12 persone e ha chiuso il suo primo ufficio fisico nel quartiere finanziario di Manhattan. Zhang ha affermato di aver attratto talenti dal mondo del fintech e della finanza, in particolare dagli hedge fund. Quest’ultimo è maturo per il reclutamento, ha detto, poiché le persone che lavorano nel settore degli hedge fund sono già piuttosto focus sull’utilizzo dei dati per ottenere un vantaggio finanziario.

“Questo è il nocciolo della nostra proposta di vendita, è ciò che chiamiamo ‘economia operativa’”, ha detto Zhang. “Lo posizioniamo in modo che si trovi tra il funzionamento dell’impianto e l’economia effettiva: il margine di quanto stai guadagnando.”

Zhang, tuttavia, vede ancora i servizi pubblici come un ottimo posto in cui applicare la tecnologia di CVector. (Ecco da dove viene l’esempio della valvola.) E ha scoperto che anche questi tipi di clienti sono diventati molto più fluenti nel parlare del tipo di lavoro svolto da CVector.

“Tyler e io stavamo giusto parlando di come, quando abbiamo fondato l’azienda quasi esattamente un anno fa, period ancora come un tabù parlare di intelligenza artificiale in generale. C’period una probabilità 50/50 che il cliente abbracciasse l’intelligenza artificiale o semplicemente ti screditasse, giusto?” ha detto. “Ma ora, soprattutto negli ultimi sei mesi, tutti chiedono più soluzioni native per l’intelligenza artificiale, anche quando a volte il calcolo del ROI potrebbe non essere chiaro. Questo tipo di mania dell’adozione è reale.”

Ruggles ha detto che ciò è in gran parte dovuto al fatto che ciò che fa CVector alla effective si riduce a una cosa: il denaro. E con così tanta incertezza nel mondo, la gestione dei costi è diventata ancora più difficile.

“Ci troviamo in un momento in cui le aziende sono davvero profondamente preoccupate per la loro catena di fornitura, per i costi e la variabilità che ne derivano, e per la capacità di sovrapporre l’intelligenza artificiale al di sopra [to make] modello economico di una struttura, ha davvero avuto risonanza tra molti clienti, sia che si tratti di vecchi e industriali nel cuore del paese, sia che si tratti di nuovi produttori di energia che stanno cercando di fare cose nuove e progressive”, ha affermato.